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华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

这种顺序处理促进了更高效的资源工作流程，显著减少了硬件占用并加快了生成过程，而不会影响模型的性能或输出质量。

PanGu-Draw 文生图

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

由于只需要修改提示词而无需手动编写推导的成功示例（无需编写思维链样本），因此这种方法也被称为Zero-shot-CoT。

大模型

图解 transformer——逐层介绍

4、参考：在李沐老师的书，《动手学深度学习》中，P416页有对“基于位置的前馈网络”的详细解释。

Transformer 大模型图解

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

想想智能手机自动建议中的建议。

大模型

你要牢记的四个常用AI提示词框架：ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF，有助于获取更加稳定和高质量的内容

总结这四个提示词模版提供了与 AI 进行有效沟通的框架，其中有一些场景的确可以适用于不同的场景，且文中涉及的场景并不完整，我只是例举了比较典型的几个场景，更多使用场景等待大家共同去发现，赶快动起来吧

大模型提示词

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

AIGC 直接生成介绍利用 AI 内置的知识生成介绍方便快捷，但是有可能新知识 LLM 还没有学到，这个时候 LLM 可能出现幻觉，甚至胡说八道。

提示词文生图 AIGC

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

快速入门指南：使用 LangChain 构建端到端语言模型应用程序安装首先，安装 LangChain。

langchain 大模型

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

通过实践操作，学习者可以更快地掌握音乐创作的技巧，这可能会改变传统的音乐教育模式。

suno 音乐

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

使用 VAE 后，即使消费级显卡 GPU 也能以相对较快的速度，完成降噪运算。

Stable Diffusion 文生图

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

对于不同类型任务，作者做了一些手动的、特定的prompt工程。

OpenAI 自然语言监督

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

相对复杂内置断线重连和消息追踪的功能不在协议范围内，需手动实现

GPT

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

未来，机器人学和人工智能领域的研究者需要携手合作，进一步挖掘基础模型的潜力，并解决其落地部署所面临的挑战，推动服务机器人、工业机器人和特种机器人等领域的发展，造福人类社会。

论文机器人

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法，但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。

微调大模型

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

人类生成的反应经过手工检查，以确保它们达到了基线质量。

大模型

深度解读｜做出海必看的一份产品报告

时间快进到 2023 年：对产品作为增长驱动力的兴趣，远大于几年前。

工作

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